An augmented reality system based on planar structures : design and assessment
Système de Réalité Augmentée basé sur l'observation de structures planes : conception et évaluation
Résumé
Augmented Reality (AR) aims to enhance a person's perception of the world by overlaying virtual objects on the real scene. In order to maintain a coherent appearance, augmented images must be updated in real time according to the camera movements into the scene. Camera parameter estimation is often affected by statistical fluctuations, which harms the visual impression of the augmented scene. In this thesis, we concentrate on vision-based camera calibration and we analyse the effects of calibration errors in practical situations in the context of AR. We also propose some calibration techniques for AR applications into planar piece-wise environments. Planar surfaces are quite common both in indoor and outdoor scenes and the applicability of our methods is thus rather broad. Our contributions on this subject concern : 1) Intrinsic camera calibration. We propose some improvements to known planar methods: a multi-planar approach, a statistical weighting of the input data, and some strategies to assist on-the-fly camera calibration. 2) Sequential camera tracking based on planar structures. In order to improve the stability of the camera viewpoint computation, we classify camera movements into motion models by using model selection criteria of adaptive complexity instead of using classical all-purpose criteria. Experimental assessment showed that the strategies we suggest in our work improve the accuracy and stability in camera parameter computation and hence the quality of the augmented images.
La Réalité Augmentée (RA) vise à augmenter la perception du monde réel par des éléments de synthèse. Pour avoir une fusion cohérente, les images augmentées doivent être mises à jour en temps réel en fonction des mouvements de la caméra dans la scène. L'estimation des paramètres de la caméra est souvent affectée par des fluctuations statistiques, ce qui nuit à l'impression visuelle de la scène augmentée. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étalonnage basé vision des caméras et nous analysons les effets des erreurs de calibrage en situation réelle dans un contexte spécifique à la RA. Nous proposons aussi des stratégies de calibrage dans le cadre d'applications de la RA dans un univers multi-plans. Les surfaces planes sont très courantes en intérieurs comme en extérieurs et le domaine d'application de nos méthodes est donc assez large. Nos contributions à ce sujet concernent : 1) L'estimation des paramètres intrinsèques de la caméra. Nous proposons quelques extensions aux méthodes planaires classiques: une approche multi-plans, la pondération statistique des données d'entrée et des stratégies d'assistance au calibrage. 2) Le calcul séquentiel du point de vue à partir de l'observation de plans. Afin de stabiliser la trajectoire de la caméra, nous classifions les déplacements de la caméra en différents modèles de mouvement, en utilisant des critères de sélection de modèles de complexité adaptée au lieu d'utiliser les critères génériques classiques. Nos évaluations expérimentales montrent que les stratégies proposées améliorent la précision et la stabilité dans le calcul des paramètres de la caméra et, en conséquence, la qualité des séquences augmentées.
Domaines
Autre [cs.OH]
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)